Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

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付録

A

 

NumPy

：応用編

図A-2　NumPy dtypeのクラス階層構造

A.2

 配列操作：応用編

これまで見てきたファンシーインデックス参照、スライシング、真偽値を用いたサブセットの取り出

しといった操作以外にも、配列を操作する方法はたくさんあります。データ分析アプリケーションの多

くの仕事は、

pandas

の高レベル関数が担ってくれます。しかしある時点に到達すると、既存のライブ

ラリではまかなえない、独自のデータアルゴリズムを書く必要が出てくるでしょう。

A.2.1

 配列の形状の再成形

配列を別の形状に再成形するのに、多くの場合、データをコピーする必要はありません。配列を再

成形するためには、配列インスタンスの

reshape

メソッドに、新しい形状を示すタプルを渡します。例

えば、次のような

1

次元配列を行列として再編成したいとします（図A-3に模式図を示します）。

In [18]: arr = np.arange(8)

In [19]

: arr

Out[19]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

In [20]: arr.reshape((4, 2))

Out[20]:

array([[0, 1],

[2, 3],

[4, 5],

[6, 7]])

A.2

 配列操作：応用編 ...